Generative oder nicht generative AI?
Beides sind Formen des maschinellen Lernens. Der Unterschied besteht vor allem im Ergebnis. Generative AI erzeugt aus bestehenden Daten neue Inhalte. Das können beispielsweise Texte, Bilder oder Videos sein. Nicht generative AI, oft auch als diskriminative AI bezeichnet, wird hauptsächlich zum Ordnen, Bearbeiten und Interpretieren von bestehenden Daten genutzt. Zum Beispiel bei der cleveren Datenarchivierung oder Intelligenten Dokumentenanalyse.
Laut einer Studie von Forbes sind sich Unternehmensvertreter:innen einig, dass AI das Kundenerlebnis verbessert und Unternehmen damit erfolgreicher sind. Vor allem der Einsatz von AI-gestützten Chatbots, die Optimierung von E-Mails und das Ausspielen von personalisierten Dienstleistungen sehen viele Befragte als große Chance für den eigenen Erfolg.
Themen wie Datenschutz und Ethik sind bei AI von großer Bedeutung und erfordern hohe Aufmerksamkeit. Ebenso die Geschwindigkeit der Veränderung. Daher ist es besonders wichtig, Mitarbeitende auf dem Weg der Digitalisierung zu begleiten und dabei sowohl die Akzeptanz als auch die korrekte und sichere Nutzung von AI im Alltag sicherzustellen. Dazu bietet Bechtle zahlreiche Schulungen und Workshops an.
Bei AI beziehungsweise KI handelt es sich allgemein um den Versuch, intelligentes Verhalten nachzubilden oder zu simulieren. Machine Learning und Deep Learning bilden dabei Unterbereiche. Programme, die Machine Learning nutzen, können mithilfe von Algorithmen das Handeln von Menschen berechnen, zum Beispiel das Verhalten bei Kreditkartenbetrug. Deep Learning geht dabei einen Schritt weiter und nutzt hierarchische Schichten, um den Prozess des maschinellen Lernens durchzuführen. Das bedeutet: Es werden künstliche neuronale Netze aufgebaut, die dem des menschlichen Gehirns ähneln. Die Deep-Learning-Technologie wird beispielsweise in fahrerlosen Autos eingesetzt, wenn es darum geht, Verkehrsschilder, Autos und Menschen voneinander zu unterscheiden.
